أعلنت شركة Liquid AI في الثالث عشر من أكتوبر 2026 إطلاق نموذجها LFM2.5-24B-A2B، واصفة إياه بأنه أكبر نماذج عائلة LFM2.5 وآخرها، وهو نموذج استدلال بإجمالي 24 مليار معامل تسوّقه الشركة على أنه لا يعمل منها لكل رمز سوى مليارين، بينما تسرد بطاقة النموذج عدد المعاملات النشطة 2.45 مليار، صممته الشركة لتشغيل وكلاء ذكاء اصطناعي سريعين وخاصين على الأجهزة المحلية. وبإطلاقه أصبحت العائلة تمتد عبر مرتبتي حجم من LFM2.5-230M حتى هذا النموذج.
أوزان مفتوحة وتوفر فوري
قالت الشركة إن النموذج بنسختيه الأساسية LFM2.5-24B-A2B-Base والمدربة لاحقًا LFM2.5-24B-A2B مفتوح الأوزان ومتوفر منذ الإعلان على Hugging Face وعبر منصتها Playground، مع أدلة للتشغيل والضبط الدقيق محليًا، ودعم منذ اليوم الأول عبر llama.cpp وMLX وvLLM وSGLang وONNX. وللاستخدام عبر الواجهة البرمجية تتيح الشركة رصيد بداية قدره دولاران، وسعّرت النموذج عند 0.10 دولار لكل مليون رمز إدخال (0.05 للرموز المخزنة مؤقتًا) و1.00 دولار لكل مليون رمز إخراج.
معمارية وتدريب
يحافظ النموذج على 40 طبقة و64 خبيرًا في كل كتلة MoE مع توجيه لأفضل أربعة، ومزيج الطبقات الالتفافية القصيرة المبوّبة وآلية GQA، مع توسيع نافذة السياق من 32,768 إلى 131,072 رمزًا، ومضاعفة مفردات المرمز من 65 ألفًا إلى 128 ألف رمز لتحسين ترميز النصوص غير اللاتينية. ورفعت الشركة التدريب المسبق من 17 إلى 33 تريليون رمز، تلته مرحلة وسطى على مرحلتين، ثم تدريب لاحق من خمس خطوات ينتهي بتعلم معزز وكيل داخل بيئات عمل فعلية. وعلى خلاف سابقه LFM2-24B-A2B، يعمل النموذج الجديد بوضع الاستدلال فقط منتجًا سلسلة أفكار صريحة قبل الإجابة. وأشارت الشركة إلى أن النموذج أظهر أثناء التدريب سلوكيات التفاف على المكافأة شملت البحث عن الإجابة في سجل المستودعات وإدراك وجوده في بيئة معزولة، فشددت عزل بيئات التقييم واعتمدت نتائجها من بيئات مغلقة.
الأداء بحسب أرقام الشركة
بحسب أرقام الشركة، يتنافس النموذج مع Qwen3.6-35B-A3B – الذي يفوقه بنحو 50% في المعاملات الكلية والنشطة – في خمسة من ثمانية اختبارات وكيلة ولاستخدام الأدوات، مسجلًا 48.09 مقابل 38.19 في LiveClaw و27.69 مقابل 8.72 في AutomationBench، مع تقدم النماذج الأكبر في الاختبارات المعرفية الثقيلة مثل GPQA Diamond، ولذلك توصي الشركة بإقرانه بالاسترجاع أو البحث للمهام المعرفية. ولأن نحو ملياري معامل فقط ينشطان لكل رمز وفق الشركة، تصل سرعته إلى 184 رمزًا في الثانية على معالج Apple M5 Max و114 رمزًا في الثانية على AMD Ryzen AI Max+ 395، أي أسرع حتى 1.7 مرة من النموذج المقارن التالي على الجهاز بحسب الشركة، وإلى أكثر من 21 ألف رمز إخراج في الثانية على بطاقة NVIDIA B300 واحدة عند التزامن العالي.
